基于Open Source的全文检索框架

本文在开源(Open Source)项目Jakarta Lucene的基础上,结合多种开源文档格式分析工具,设计和实现了一种可扩展的全文检索框架,该框架可高效地对XML、HTML、MS Word、PDF等格式的文档进行全文检索.整个框架完全基于开源工具包,可以有效地对信息系统的开发进行支持.     

Websphere：活吞市场的大鲸

1999年，IBM与Novell签订合作协议，成功地提供电子商务的解决方案给予原先使用NetWare的用户。同年更是推出了WebSphere Application Server3．0，并且推出WebSphere Studio与VisualAge for Java让工程师可以快速开发相关的程序。2001年，IBM更是宣布将应用服务器、开发工具整合在一起，与DB2、Tivoli及Lotus结合成为一套共通解决方案，如今、IBM更是并入了Rational Rose(UML tools)让开发流程更是完整化。     

基于XML的开放式WebGIS的系统设计

基于XML的开放式WebGIS的系统设计是解决传统WebGIS数据共享、服务互操作问题的好方法.本文分析了基于XML的开放式WebGIS系统的设计目标,提出了一个基于XML技术的WebGIS系统设计方案.     

计算机网络信息安全面临的问题和对策

计算机的广泛应用把人类带入了一个全新的时代,特别是计算机网络的社会化,已经成为了信息时代的主要推动力.目前,全世界的军事、经济、社会、文化各个方面都越来越依赖于计算机网络,人类社会对计算机的依赖程度达到了空前的纪录.由于计算机网络的脆弱性,这种高度的依赖性使国家的经济和国防安全变得十分脆弱,一旦计算机网络受到攻击而不能正常工作,甚至瘫痪,整个社会就会陷入危机.     

思科与北大共建领导力研究院并宣布下一阶段在华蓝图网聚领导力共绘新蓝图

4月16日,北大百年讲堂里,数十家媒体再次见到了思科董事会主席兼首席执行官约翰·钱伯斯先生.这是继他自去年11月访华后又一次来到中国.去年11月,钱伯斯来到中国宣布在中国发展的重点是"创新及可持续发展",并且承诺对华投入160亿美元;而这一次他再次来到中国,则是要宣布将这一承诺兑现:思科将在未来三到五年内投入2000万美元与北京大学光华管理学院共同打造领导力研究院.     

历时一年,成效显著--第一届全国数控技能大赛圆满结束

为了深入贯彻全国人才工作会议精神,加强高技能人才的队伍建设,劳动和社会保障部、教育部、科技部、国防科工委、中华全国总工会、中国机械工业联合会共同举办了第一届全国数控技能大赛,经过各部门、各地区以及各承办、协办单位共同努力,全国30个省、自治区、直辖市举办了选拔赛活动,从来自企业和职业院校的近20万名选手中选拔出的422名选手入围全国决赛,其中270多名选手脱颖而出,取得了优异成绩.     

马来西亚2004年《通讯与多媒体法》介评

马来西亚国会于1998年颁布了《通讯与多媒体法》。该法被誉为马来西亚在信息技术立法工作方面最全面的一部,它对部长、上诉院、通讯与多媒体委员会这三个机构的权限、职能作了清楚划分,从经济、技术、社会三方面对网     

汶川地震:感受信息公开的力量

5月12日,一场突如其来的大地震袭击了四川省及其周边一些地区,这场大地震,夺去了数万人的生命,也牵动了国家和亿万人民群众的心。灾害发生后,全体中国人民众志成城,在罕见的特大地震面前表现出钢铁般的意志和战胜灾害的决心。党和国家领导人对抗震救灾工作迅速作出重要指示,温家宝总理灾后四个小时,不顾随时可能发生的余震,亲临救     

高效、高质量的纸质工程图和资料存档方案

一、传统保存方案的缺陷 传统的工程图样和资料的保存归档形式是通过纸质或胶片的形式进行的,很多企业都用专门的仓库保管这些珍贵的技术资料.这些资料的内容相当广泛,包括机械设计、建筑设计、工程设计、测绘及地图等各行业的信息.资料的介质也有不同的分类,包括硫酸纸、纸质蓝图、白图及胶片等.     

婚姻与电脑

茶余饭后的人们总是需要谈资的,而需求的力量往往巨大.所以对于"报纸"的发明和"狗仔队"的产生也就很好解释了,说来每年都有些网络大热话题作为热门话题,不过一般都逃不出什么品牌电脑的促销风暴,还有就是什么名流、富豪榜和个人年终奖的猜想.而在2008年,一场发生在著名主持人张斌和胡紫薇间"婚姻事件"     

A novel intelligent denoising method of ecg signals based on wavelet adaptive threshold and mathematical morphology

Due to high-frequency noise and low-frequency noise in ECG signals will interfere with the accurate diagnosis of cardiovascular diseases. With the intrinsic mode function (IMF), which is the main component indicators of high-frequency noise and low-frequency noise, this paper proposes an intelligent denoising method of ECG signals based on wavelet adaptive threshold and mathematical morphology. Firstly, this method performs Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise (CEEMDAN) for signals containing noise, and adopts zero-crossing rate to identify IMFs containing high-frequency noise and low-frequency noise. Secondly, according to the discreteness and randomness of IMF containing high-frequency noise, a wavelet adaptive threshold mathematical model is constructed. In this model, with the signal-to-noise ratio (SNR) improvement as the threshold adjustment parameter, the wavelet threshold is modified by niche genetic algorithm, and the optimal solution is obtained after removing high-frequency noise by wavelet decomposition and reconstruction. The waveform of IMF containing low-frequency noise changes slowly and its amplitude is large and it is difficult to remove low-frequency noise. Therefore, mathematical morphology is used to remove low-frequency noise. Finally, the intelligent denoising method of ECG signals is designed by superimposing denoised IMFs. MIT-BIH experiments show that in the process of removing high-frequency noise and low-frequency noise, compared with other denoising methods, the percent root mean square difference (PRD) and SNR improvement of the method proposed in this paper are improved, and the denoising effect is significant, which can provide expert knowledge and decision-making guidance for related application fields.

     

基于改进小波去噪和EMD方法的轴承故障诊断

将改进的小波阈值去噪与EMD分解相结合应用于轴承故障诊断中。该方法首先利用改进的小波阈值去噪法对原始信号进行去噪,然后采用EMD方法将去噪后的信号自适应地分解成一系列IMF分量之和,通过能量-相关系数法选取能够反映故障特征的IMF分量进行包络谱分析提取故障频率。实验结果表明该方法能够有效识别故障特征频率。     

Detrended fluctuation thresholding for empirical mode decomposition based denoising

Signal decompositions such as wavelet and Gabor transforms have successfully been applied in denoising problems. Empirical mode decomposition (EMD) is a recently proposed method to analyze non-linear and non-stationary time series and may be used for noise elimination. Similar to other decomposition based denoising approaches, EMD based denoising requires a reliable threshold to determine which oscillations called intrinsic mode functions (IMFs) are noise components or noise free signal components. Here, we propose a metric based on detrended fluctuation analysis (DFA) to define a robust threshold. The scaling exponent of DFA is an indicator of statistical self-affinity. In our study, it is used to determine a threshold region to eliminate the noisy IMFs. The proposed DFA threshold and denoising by DFA–EMD are tested on different synthetic and real signals at various signal to noise ratios (SNR). The results are promising especially at 0 dB when signal is corrupted by white Gaussian noise (WGN). The proposed method outperforms soft and hard wavelet threshold method.     

基于谱插值与经验模态分解的表面肌电信号降噪处理*

根据表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的噪声特性来探讨其降噪方法的应用问题。采用谱插值法来削弱工频干扰以避免工频处的肌电信息成分丢失,再选取通过经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法获得的内在模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量作小波软阈值分析,并将部分明显的低频IMF干扰分量及冗余分量去除,然后对相应IMF分量进行重构便可得到降噪处理后的sEMG信号。仿真和真实信号的降噪实验结果     

改进EEMD算法在心电信号去噪中的应用

集合经验模态分解（Ensemble empirical mode decomposition,EEMD）方法在去除心电信号噪声时,噪声本征模态函数（Intrinsic mode function,IMF）分量难以选择且将噪声分量直接去掉会导致信号失真。针对上述问题,提出了一种基于EEMD的自适应阈值算法。首先对含噪心电图（Electrocardiogram,ECG）数据进行EEMD分解,得到IMF,根据马氏距离进行信号IMF分量和噪声IMF分量的判定,然后通过果蝇优化算法确定噪声IMF的阈值,将经过阈值去噪的新的分量和剩余分量重构得到去噪后的ECG。最后,使用MIT-BIH数据库中的心电数据进行实验,实验结果表明,该方法在去噪同时能够较好地保留信号细节。     

基于EEMD和WT的运动想象脑电信号消噪方法

采集到的运动想象脑电信号MI EEG(Motor Imagery Electroencephalogram)通常含有大量噪声信号.为了消除噪声同时保留尽可能多的有效信号,本文提出了将集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)与改进小波阈值法相结合的消噪方法.改进小波阈值法采用了新的阈值选取规则和阈值函数.首先对信号进行EEMD分解,然后再对高频固有模态函数IMF(Intrinsic Mode Functions)进行改进小波阈值处理,最后将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量进行重构得到消噪信号.以信噪比和均方根误差作为消噪效果的定量评价指标,将本文提出的方法与单纯使用EEMD分解消噪法、单独使用改进小波阈值消噪法、EMD与改进小波阈值法相结合消噪法进行比较,结果表明,本文提出的消噪法优于其他三种消噪法.     

基于CEEMD-VMD-SIST算法的sEMG信号降噪方法

针对基于表面肌电信号(sEMG)的手势识别中,由于传统降噪算法对sEMG信号高频部分分解不当或存在频率混叠现象使得对含噪sEMG信号降噪效果不佳而导致手势识别精度大大降低的问题,提出使用基于互补集合经验模态分解(CEEMD)与变分模态分解(VMD)组合的滑动区间软阈值(SIST)降噪算法(CEEMD-VMD-SIST)对含噪sEMG信号进行降噪处理;使用CEEMD将含噪信号分解为从高频到低频的多个不同本征模态函数(IMF),根据自相关系数客观界定后续降噪模态分量范围,对选中的模态分量采用VMD的SIST方法进行分解降噪并与部分剩余模态分量进行重构;从实验结果中可以看出,在不同信噪比下,所提算法的降噪性能与传统降噪方法相比,信噪比与均方根误差均有明显改善,可以更大程度上保留信号的有用信息,即所提算法的降噪性能更佳。     

基于改进小波包阈值降噪的滚动轴承故障分析

具有非平稳特性的滚动轴承振动信号易受到外界噪声干扰,且传统的小波包硬、软阈值函数降噪方法无法根据信号中的噪声干扰情况自适应调节。因此,提出一种基于排列熵的改进小波包阈值降噪方法,并与自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)相结合进行故障信号分析。首先,对采集的滚动轴承故障信号进行改进小波包阈值降噪处理,然后将降噪信号进行CEEMDAN处理,分解得到一系列固有模态分量(IMF),根据相关系数选择IMF,并作包络谱分析。最后对滚动轴承实际振动信号的故障分析,证明了此方法的有效性。     

基于变分模态分解的直肠压力信号预处理研究

针对依托于人工肛门括约肌系统的直肠功能诊断模型中采集信号存在大量干扰噪声的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)算法与小波加权平均阈值去噪结合的预处理方法。利用VMD算法对原始直肠压力信号进行分解,对各模态分量进行小波阈值去噪,提取出有用信号进行重构。通过仿真比较分析该方法与EMD、小波阈值去噪等方法的去噪效果。实验结果表明,该方法在不同噪声水平下均显著提高输出信号的信噪比,同时避免原始信号中有用信息的丢失,具有良好的去噪效果,对直肠功能诊断的准确性具有重要意义。     

基于EEMD和模糊阈值的去噪方法

为了提高EEMD分解中噪声主导模态的去噪效果,利用模糊隶属度的优势,提出了一种EEMD和模糊阈值相结合的去噪方法。首先用二范数计算各个本征模态函数(IMF)与观测信号的概率密度函数(PDF)之间的相似度,得到噪声主导的IMF;然后对噪声主导的IMF进行模糊阈值处理,以去除IMF中的噪声;最后将所有的IMF重构得到消噪信号。分别采用仿真信号和ECG信号进行去噪实验,结果均表明,所提方法的去噪效果整体上优于小波半软阈值方法和基于EMD的间隔阈值(EMD-IT)方法。